Varianssianalyysi tai ANOVA (varianssianalyysi) ovat monivaiheisia riippuvuusanalyysitekniikoita, joita käytetään määrittämään, onko kolmen tai useamman populaatioryhmän keskiarvojen välillä merkittäviä eroja.
Siksi tämän analyysin avulla löydämme eroja tiettyjen ryhmien välillä, kun muokkaamme yhtä tai useampaa ominaisuutta. Saadaksesi selville käytämme tietojen keskiarvon arvoa.
Sitä käytetään hyvin usein esimerkiksi taloustieteessä tai lääketieteessä.
Varianssianalyysin aiemmat oletukset
ANOVA: n suorittamiselle on useita edellytyksiä, jotka tulisi tietää. Nämä ovat välttämättömiä, jotta tulokset olisivat riittäviä.
- Ensinnäkin populaation on noudatettava normaalijakaumaa. Siksi on kyse eräästä parametrisesta kontrastista, koska keskiarvon ja keskihajonnan populaatioparametrit tunnetaan.
- Lisäksi käytettyjen näytteiden on oltava toisistaan riippumattomia. Tämä tarkoittaa, että yhden niistä tekemän muutoksen ei tarvitse vaikuttaa muiden arvoon.
- Toisaalta tutkittavien populaatioiden varianssien on oltava samat. Tätä kutsutaan homoskedastiseksi.
Varianssimallien analyysin luokittelu
Varianssimallien analysoinnissa voidaan käyttää seuraavia kolmea luokitusta:
- Kiinteiden tehosteiden malli: Populaatiot ovat normaaleja ja eroavat vain niiden keskiarvojen arvosta.
- Satunnaisten vaikutusten malli: Tällöin tiedoilla on hierarkia ja väestöerot riippuvat siitä.
- Sekoitettujen vaikutusten malli: Edessämme olisi malli, joka on kahden edellisen yhdistelmä.
ANOVA-esimerkki: tärkeät käsitteet
ANOVA: n suorittamiseksi on matemaattisia yhtälöitä. Economy-Wiki.com-sivustossa valitsemme kuitenkin yksinkertaisen talouden, ja siksi tekniikkaa hyödyntämällä aiomme näyttää, miten se voitaisiin tehdä laskentataulukossa.
Kuvitelkaamme haluavamme tietää, onko Economy-Wiki.com-lukijoiden välillä merkittäviä eroja, jotka perustuvat heidän tutkintonsa affiniteettiin taloustieteeseen.
Varoitus: Käyttämämme tiedot ovat fiktiivisiä.
Meidän on mentävä kohtaan Data, Data analysis ja valitsemme tekijän varianssianalyysin.
Sijoitus olisi kolmen ryhmän matriisi. Voi olla mielenkiintoisempaa sisällyttää otsikot jälkikäteen ja antaa haluttu muotoilu. Meidän tapauksessamme logo ja sininen väri.
Näemme, että on olemassa joitain käsitteitä, kuten vapauden aste ja todennäköisyys tai merkitys. Ensimmäinen lasketaan automaattisesti ja on ryhmien lukumäärä miinus yksi. Toinen kertoo meille, ovatko erot merkittäviä vai eivät.
Yleensä aloitat hyväksytyltä luottamustasolta. Taloustieteessä se on yleensä 95% (0,95), mikä liittyy merkitsevyyteen 0,05 (1-0,095). Siten, jos tämä todennäköisyys tai p-arvo on alle hyväksytyn merkitsevyyden, erot ovat merkittäviä.
Tässä tapauksessa näyttää siltä, että tutkinto ei vaikuta lukijoiden lukumäärään (merkitsevyys> 0,05). Siksi varianssianalyysi näyttää osoittavan, että Economy-Wiki.com kiinnostaa kaikkia, ei vain erikoistuneita lukijoita. Tietysti ne ovat kuvitteellisia tietoja vai eivät?
